今天是模拟面试系列第六天，为大家精心准备了 4 道专业课面试题，2 道综合面试题，2 道英语口语题，2 道算法上机题，涵盖复试中常见的考察点！

本文介绍了一个面向A股市场的量化投资策略实战项目，涵盖数据获取、特征提取、模型训练、策略制定与回测评估等环节，旨在为量化技术初学者提供一个系统的入门指南。

important > 行内样式（比重1000）> ID 选择器（比重100） > 类选择器（比重10） > 标签（比重1） > 通配符 > 继承 > 浏览器默认属性。理解好上述流程后，打开控制台我们可以看到a标签存在浏览器的默认样式，属于。上述通过步骤二，可以提取出的 font-size:16px;对样式表有冲突的声明使用层叠规则，确定CSS属性值。对仍然没有值得属性，若可以继承，则继承父元素的值。参考样式表中没有冲突的声明，作为css属性值。对仍然没有值的属性，使用默认值！上述通过步骤一，可以提取出。

OSI七层模型，TCP ，UDP，HTTP

DNN（Deep Neural Networks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNN（convolutional Neural Networks，卷积神经网络）是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络。卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取，通过池化层进行降维，相比较全连接的神经网络，卷积神经网络降低了模型复杂度，减少了模型的参数，可以减少拟合。卷积神经网络在图像识别，语音识别等领域都有非常好的效果RNN（Recurrent Neural Net

天天开心！！！

前言了解常见的中间件 ： IIS 、 apache、nignx、tomcat环境搭建中间件的安全问题主要就是实战以前发现的CVE漏洞环境搭建 上个笔记有如何在kali进行搭建docker准备kali 已经搭建了docker注意这个 ip 0000 是你本机的ip里面有个log。

我们已经学了prim算法了，接下来我们来学一下cruskal算法，和prim算法不同的点就在于prim是不断的加结点，而cruskal是不断的加边，不断的加最小的边，我们需要把每个边的权值用结构体存起来，然后排序，从小到大遍历边，不断的加边。我们可以把形成生成树的这些结点都放在一个集合里，然后接下来看插入的边的两个结点是不是位于生成树集合里，如果位于生成树集合的话就不连了。当我们把1，2权值为2的边加上去的话，就不符合我们要找生成树的性质了，OK，那么废话不多说，我们来实现一下代码吧。

在本地部署DeepSeek时，必须严格遵守安全底线。攻击者可能通过服务接口对DeepSeek模型数据进行篡改，包括删除模型或修改模型训练数据。此外，攻击者还可能注入恶意代码或删除关键组件，从而导致服务崩溃。因此，在部署过程中，确保系统的安全性至关重要，以防止潜在的安全威胁。在当今数字化快速发展的时代，人工智能模型的本地部署已成为企业提升效率和创新能力的关键。DeepSeek作为一款先进的深度学习平台，其强大的功能和灵活性使其成为众多企业的首选。然而，随着技术的进步，安全问题也日益凸显。

单片机的 P1.4～P1.7 接 4 个开关 s0～s3，P1.0～P1.3 接 4 个发光二极管 LED0～LED3。个相应的发光二极管的状态，例如 P1.4 引脚上开关 S0 的状态，由 P1.0 脚上的 LED0 显示；本题目中 ADC0809 的参考电压为+5V，根据定义，当接在单片机 P1.0、P1.1、P1.5 和 P1.6 脚开关都闭合时，SWl 开关接 5V 时，右转弯灯闪亮，74LS245 是缓冲驱动器，作为扩展的输人口，它的 8 个输入端分别接 8 个开关 K7～K0。